原创 C++學習筆記
C++學習筆記 預編譯指令：以“#”開頭，是發給編譯器的命令，編譯源代碼之前完成。“#inlcude”指令用於在編譯之前將指定的文件嵌入該指令所在的位置。 兩種方式：“""”：預處理器首先在當前目錄下搜索這個文件，若不存在，則繼續在項
2019-03-22 21:19:01
原创 深度學習優化
深度學習優化局部最優鞍點梯度懸崖梯度消失梯度爆炸梯度不精確優化算法隨機梯度下降動量學習法AdaGradRMSPropAdam參數初始化策略批量歸一化 挑戰：局部最優、鞍點、梯度懸崖和梯度消失 局部最優 並不是找到全局最優點。局部最優點
2019-03-03 23:30:56
原创 激活函數
激活函數爲什麼需要非線性激活函數？Sigmoid神經元Tanh 神經元ReLU神經元Maxout單元SoftPlus激活函數 爲什麼需要非線性激活函數？ Sigmoid神經元 缺點：易飽和性，當輸入值非常大或者非常小的時候，這些神經
2019-02-28 22:59:02
原创 深度學習正則化
深度學習正則化參數範數懲罰L2參數正則化L1參數正則化參數綁定和參數共享噪聲注入和數據擴充稀疏表徵早停dropout 參數範數懲罰 L2參數正則化 L1參數正則化 L1正則化的限制更爲嚴格，也就更加的稀疏。稀疏性的一大好處就是特徵選擇
2019-02-28 22:59:02
原创 anaconda在linux環境中的安裝和使用
anaconda在linux環境中的安裝和使用1.anaconda安裝2.更換源 1.anaconda安裝 下載 anaconda下載連接 安裝 下載完成後 在安裝包的同級目錄中運行命令： 然後一路yes，完成安裝 驗證 輸入命令：
2019-01-25 23:12:42
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原创 《統計學習方法》第5章 決策樹
《統計學習方法》第5章 決策樹5.1 決策樹模型的學習5.1.1 決策樹模型5.1.2 決策樹與if-then規則5.1.3 決策樹與條件概率分佈5.1.4 決策樹學習5.2 特徵選擇 基本的分類和迴歸方法 在分類問題中，表示基於特徵
2019-01-17 22:32:42
原创 《統計學習方法》第4章樸素貝葉斯法
《統計學習方法》第4章 樸素貝葉斯法4.1樸素貝葉斯法的學習與分類4.1.1基本方法4.1.2後驗概率最大化的含義4.2 樸素貝葉斯法的參數估計4.2.1 極大似然估計4.2.2 貝葉斯估計 樸素貝葉斯(naive Bayes)法是基
2019-01-17 22:32:42
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原创 《統計學習方法》第三章k近鄰法
《統計學習方法》第三章 k近鄰法3.1 k近鄰算法k近鄰模型3.2.1 模型3.2.2 距離度量3.2.3 k值的選擇3.2.4 分類決策規則3.3 k近鄰法的實現：kd樹3.3.1 構造kd樹3.3.2 搜索kd樹 k近鄰法（k-n
2019-01-16 22:42:21
原创 《統計學習方法》第二章 感知機
《統計學習方法》第二章 感知機2.1感知機模型2.2 感知機學習策略2.3 感知機學習算法2.3.1 感知機學習算法的原始形式2.3.2 算法的收斂性感知機學習算法的對偶形式 2.1感知機模型 感知機（perceptron）：二類分
2019-01-13 22:55:52
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原创 《統計學習方法》第1章 統計學習方法概論 1.3 統計學習的三要素
《統計學習方法》第1章 統計學習方法概論1.3統計學習的三要素 1.3統計學習的三要素 方法=模型+策略+算法
2019-01-12 22:49:02
原创 碼雲使用方法
碼雲使用方法1.本地初始化一個項目2.完成第一次提交.gitignore總結 1.本地初始化一個項目 //git的基礎配置，告訴git用戶信息 git config --global user.name git config --gl
2019-01-12 22:49:02
原创 《統計學習方法》第1章 統計學習方法概論 1.2 監督學習
《統計學習方法》第1章 統計學習方法概論1.2 監督學習1.2.1 基本概念1.2.2 問題的形式化 1.2 監督學習 監督學習的任務就是學習一個模型，使模型能夠對任意給定的輸入，對其相應的輸出做出一個好的預測。 1.2.1 基本概念
2019-01-09 22:51:25
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原创 《統計學習方法》第1章 統計學習方法概論 1.1 統計學習
《統計學習方法》第1章 統計學習方法概論1.1 統計學習1.統計學習的特點2.統計學習的對象3.統計學習的目的4.統計學習的方法5.統計學習的研究6.統計學習的重要性 1.1 統計學習 1.統計學習的特點 統計學習： 計算機基於數
2019-01-09 22:51:25
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